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Evolutionary Algorithms and Cellular Structures for Interpretable Models of Physical and Biochemical Variables
Padoan, Tommaso
Rovito, Luigi
2025
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ISBN
978-88-5511-661-9
e-ISBN
978-88-5511-663-3
Abstract
È stato dimostrato che l'adozione di strutture basate su automi cellulari per l'organizzazione spaziale delle popolazioni negli algoritmi evolutivi migliora le prestazioni dei modelli sintetizzati. In questo lavoro esaminiamo le recenti ricerche sull'integrazione di strutture cellulari nella programmazione genetica semantica geometrica, incluse le varianti che mirano a produrre modelli più interpretabili. Nell'ambito della regressione simbolica su dati del mondo reale, i risultati della ricerca forniscono prove a sostegno delle affermazioni precedenti, oltre a fornire spunti sull'interazione tra gli approcci studiati, l'accuratezza e la dimensione dei modelli risultanti.
The adoption of structures based on cellular automata for the spatial organisation of populations in evolutionary algorithms has been shown to improve performances of the synthetised models. In this work we review recent research on the integration of cellular structures into geometric semantic genetic programming, including variants that aim at producing more interpretable models. In the setting of symbolic regression on real world data, the research findings provide evidence to the previous claims, as well as give insights about the interplay between the studied approaches, the accuracy and the size of the resulting models.
È stato dimostrato che l'adozione di strutture basate su automi cellulari per l'organizzazione spaziale delle popolazioni negli algoritmi evolutivi migliora le prestazioni dei modelli sintetizzati. In questo lavoro esaminiamo le recenti ricerche sull'integrazione di strutture cellulari nella programmazione genetica semantica geometrica, incluse le varianti che mirano a produrre modelli più interpretabili. Nell'ambito della regressione simbolica su dati del mondo reale, i risultati della ricerca forniscono prove a sostegno delle affermazioni precedenti, oltre a fornire spunti sull'interazione tra gli approcci studiati, l'accuratezza e la dimensione dei modelli risultanti.
Publisher
EUT Edizioni Università di Trieste
Source
Tommaso Padoan, Luigi Rovito, "Evolutionary Algorithms and Cellular Structures for Interpretable Models of Physical and Biochemical Variables" in: "Pierluigi Barbieri, "iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem: General frame of the project and Activities of Young Researchers at the University of Trieste", Trieste, EUT Edizioni Università di Trieste, 2025, pp.
Languages
en
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International